Definições preliminares
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Sejam
M
{\displaystyle M}
um conjunto não-vazio e
d
{\displaystyle d}
uma métrica em
M
{\displaystyle M}
, dizemos que o par (
M
{\displaystyle M}
,
d
{\displaystyle d}
) é um espaço métrico .
Espaço vetorial normado
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Seja
E
{\displaystyle E}
um espaço vectorial sobre um corpo e
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
uma norma de
E
{\displaystyle E}
. O par (
E
{\displaystyle E}
,
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
) é um espaço vetorial normado .
Um espaço normado (
E
{\displaystyle E}
,
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
) pode ser considerado um espaço métrico (
E
{\displaystyle E}
,
d
{\displaystyle d}
), basta definir a seguinte métrica
d
(
x
,
y
)
=
‖
x
−
y
‖
{\displaystyle d(x,y)=\|x-y\|}
, para todo
x
,
y
∈
E
{\displaystyle \ x,\ y\in E}
.
De fato, os axiomas da métrica são satisfeitos. Assim, para todo
x
,
y
,
z
∈
E
{\displaystyle \ x,\ y,\ z\in E}
, resulta:
•
d
(
x
,
x
)
=
‖
x
−
x
‖
=
‖
0
‖
=
0
{\displaystyle d(x,x)=\|x-x\|=\|0\|=0}
;
•Se
x
≠
y
{\displaystyle x\neq y}
e
x
>
y
{\displaystyle x>y}
, então
‖
x
−
y
‖
=
x
−
y
>
0
{\displaystyle \|x-y\|=x-y>0}
,
d
(
x
,
y
)
>
0
{\displaystyle d(x,y)>0}
.
Para o caso de
x
<
y
{\displaystyle x<y}
, temos:
‖
x
−
y
‖
=
−
(
x
−
y
)
=
y
−
x
>
0
{\displaystyle \|x-y\|=-(x-y)=y-x>0}
;
•
d
(
x
,
y
)
=
‖
x
−
y
‖
=
‖
(
−
1
)
(
y
−
x
)
‖
=
|
−
1
|
.
‖
y
−
x
‖
=
|
1
|
.
‖
y
−
x
‖
=
‖
y
−
x
‖
=
d
(
y
,
x
)
{\displaystyle d(x,y)=\|x-y\|=\|(-1)(y-x)\|=|-1|.\|y-x\|=|1|.\|y-x\|=\|y-x\|=d(y,x)}
;
•
d
(
x
,
z
)
=
‖
x
−
z
‖
=
‖
x
(
−
y
y
)
−
z
‖
=
‖
(
x
−
y
)
(
y
−
z
)
‖
≤
‖
x
−
y
‖
‖
y
−
z
‖
{\displaystyle d(x,z)=\|x-z\|=\|x (-y y)-z\|=\|(x-y) (y-z)\|\leq \|x-y\| \|y-z\|}
.
Assim, todo espaço normado (
E
{\displaystyle E}
,
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
) é um espaço métrico (
E
{\displaystyle E}
,
d
{\displaystyle d}
), com
d
{\displaystyle d}
sendo a métrica induzida pela norma
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
. De modo particular, todo espaço normado é um espaço topológico .
É possível mostrar também que se
E
{\displaystyle E}
é um espaço vetorial sobre os reais, munido de uma métrica
d
{\displaystyle d}
, essa métrica é induzida por uma norma se, e somente se, satisfaz:
d
(
λ
x
,
λ
y
)
=
|
λ
|
d
(
x
,
y
)
,
∀
λ
∈
R
;
∀
x
,
y
∈
E
;
{\textstyle d(\lambda x,\lambda y)=\vert \lambda \vert d(x,y),\;\forall \lambda \in \mathbb {R} ;\;\forall x,y\in E;}
d
(
x
z
,
y
z
)
=
d
(
x
,
y
)
,
∀
x
,
y
,
z
∈
E
.
{\displaystyle d(x z,y z)=d(x,y),\;\forall x,y,z\in E.}
Uma sequência
(
x
n
)
{\displaystyle (x_{n})}
em um espaço métrico
M
{\displaystyle M}
chama-se uma sequência de Cauchy quando, para todo
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
dado, existe
n
0
∈
N
{\displaystyle n_{0}\in \mathbb {N} }
tal que
m
,
n
>
n
0
{\displaystyle m,n>n_{0}}
implica
d
(
x
m
,
x
n
)
<
ϵ
{\displaystyle d(x_{m},x_{n})<\epsilon }
.
Intuitivamente, à medida que o índice
n
{\displaystyle n}
cresce, os termos da sequência de Cauchy se tornam mais próximos.
Espaços métricos completos
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Um espaço métrico
M
{\displaystyle M}
é completo quando toda sequência de Cauchy em
M
{\displaystyle M}
é convergente em
M
{\displaystyle M}
.
Para mostrar que um espaço métrico
M
{\displaystyle M}
não é completo, basta mostrar que existe uma sequência de Cauchy em
M
{\displaystyle M}
que não seja convergente.
O espaço métrico
Q
{\displaystyle \mathbb {Q} }
não é completo. Basta tomar uma sequência de números racionais
(
x
n
)
{\displaystyle (x_{n})}
convergindo para um número irracional
a
{\displaystyle a}
. Por exemplo,
x
1
=
1
;
x
2
=
1
,
4
;
x
3
=
1
,
41
;
x
4
=
1
,
414...
,
{\displaystyle x_{1}=1;x_{2}=1,4;x_{3}=1,41;x_{4}=1,414...,}
com
lim
x
n
=
2
{\displaystyle \lim x_{n}={\sqrt {2}}}
. Assim,
(
x
n
)
{\displaystyle (x_{n})}
é uma sequência de Cauchy no espaço métrico
Q
{\displaystyle \mathbb {Q} }
, mas não é convergente em
Q
{\displaystyle \mathbb {Q} }
.
Um espaço vectorial normado
E
{\displaystyle E}
é chamado Espaço de Banach quando for um espaço métrico completo , ou seja, se toda sequência de Cauchy em
E
{\displaystyle E}
é convergente em
E
{\displaystyle E}
.
Quando queremos mostrar que um espaço é normado, a principal dificuldade ocorre em se demonstrar a desigualdade triangular. Há algumas desigualdades que nos auxiliam bastante neste processo:
Dados
a
,
b
∈
R
,
p
,
q
∈
(
1
,
∞
)
{\displaystyle a,b\in \mathbb {R} ,\;p,q\in (1, \infty )}
tais que
a
,
b
>
0
e
1
p
1
q
=
1
{\displaystyle a,b>0{\text{ e }}{\frac {1}{p}} {\frac {1}{q}}=1}
(dizemos que
p
e
q
{\displaystyle p{\text{ e }}q}
são conjugados de Hölder )¨, vale a desigualdade:
a
b
⩽
a
p
p
b
q
q
.
{\displaystyle ab\leqslant {\frac {a^{p}}{p}} {\frac {b^{q}}{q}}.}
Dados
x
=
(
x
1
,
x
2
,
⋯
,
x
n
)
,
y
=
(
y
1
,
y
2
,
⋯
,
y
n
)
∈
R
n
,
p
,
q
∈
(
1
,
∞
)
{\displaystyle x=(x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n}),\;y=(y_{1},y_{2},\cdots ,y_{n})\in \mathbb {R} ^{n},\;p,q\in (1, \infty )}
conjugados de Hölder, vale a desigualdade:
∑
i
=
1
n
|
x
i
y
i
|
⩽
(
∑
i
=
1
n
|
x
i
|
p
)
1
p
(
∑
i
=
1
n
|
y
i
|
q
)
1
q
.
{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}\vert x_{i}y_{i}\vert \leqslant \left(\sum _{i=1}^{n}\vert x_{i}\vert ^{p}\right)^{\frac {1}{p}}\left(\sum _{i=1}^{n}\vert y_{i}\vert ^{q}\right)^{\frac {1}{q}}.}
Se definimos um produto coordenada a coordenada em
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
da forma
x
y
=
(
x
1
y
1
,
x
2
y
2
,
⋯
,
x
n
y
n
)
{\displaystyle xy=(x_{1}y_{1},x_{2}y_{2},\cdots ,x_{n}y_{n})}
, podemos reescrever a desigualdade como:
‖
x
y
‖
1
⩽
‖
x
‖
p
‖
y
‖
q
.
{\displaystyle \Vert xy\Vert _{1}\leqslant \Vert x\Vert _{p}\Vert y\Vert _{q}.}
Desigualdade de Minkowski
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Dados
x
,
y
∈
R
n
e
p
∈
(
1
,
∞
)
{\displaystyle x,y\in \mathbb {R} ^{n}{\text{ e }}p\in (1, \infty )}
, vale a desigualdade:
‖
x
y
‖
p
⩽
‖
x
‖
p
‖
y
‖
p
.
{\displaystyle \Vert x y\Vert _{p}\leqslant \Vert x\Vert _{p} \Vert y\Vert _{p}.}
Se
X
{\displaystyle X}
é espaço vetorial normado, e
Y
⊆
X
{\displaystyle Y\subseteq X}
é subespaço vetorial, então
Y
{\displaystyle Y}
é um espaço vetorial normado, com norma herdada do espaço
X
{\displaystyle X}
.
Se
X
{\displaystyle X}
é espaço de Banach e
Y
⊆
X
{\displaystyle Y\subseteq X}
é subespaço vetorial, então
Y
{\displaystyle Y}
é espaço de Banach se, e somente se,
Y
{\displaystyle Y}
é fechado em
X
{\displaystyle X}
.
Para todo espaço vetorial normado
X
{\displaystyle X}
, é possível estender a norma de forma que o completamento de
X
{\displaystyle X}
, denotado
X
~
{\displaystyle {\widetilde {X}}}
, seja espaço vetorial normado completo, ou seja,
X
~
{\displaystyle {\widetilde {X}}}
é espaço de Banach.
‖
f
‖
=
sup
x
∈
[
0
,
1
]
|
f
(
x
)
|
.
{\displaystyle \|f\|=\sup _{x\in [0,1]}|f(x)|\,.}
Toda função contínua é limitada num compacto , portanto a norma está bem definida. Os axiomas da norma são facilmente verificados. Ainda, convergência nesta norma é equivalente à convergência uniforme . Como convergência uniforme preserva continuidade, o espaço é completo.
Nos espaços euclidianos
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
, existem várias normas a se considerar que o tornam espaço de Banach:
(
R
n
,
‖
⋅
‖
2
)
{\displaystyle (\mathbb {R} ^{n},\Vert \cdot \Vert _{2})}
, sendo
‖
x
‖
2
=
x
1
2
x
2
2
⋯
x
n
2
=
(
∑
i
=
1
n
x
i
2
)
1
2
{\displaystyle \Vert x\Vert _{2}={\sqrt {x_{1}^{2} x_{2}^{2} \cdots x_{n}^{2}}}=\left(\sum _{i=1}^{n}x_{i}^{2}\right)^{\frac {1}{2}}}
a norma euclidiana usual.
(
R
n
,
‖
⋅
‖
p
)
{\displaystyle (\mathbb {R} ^{n},\Vert \cdot \Vert _{p})}
, definindo, para
p
∈
[
1
,
∞
)
{\displaystyle p\in [1, \infty )}
, a norma
‖
x
‖
p
=
(
∑
i
=
1
n
|
x
i
|
p
)
1
p
{\displaystyle \Vert x\Vert _{p}=\left(\sum _{i=1}^{n}\vert x_{i}\vert ^{p}\right)^{\frac {1}{p}}}
.
Os espaços
ℓ
p
{\displaystyle \ell ^{p}}
editar
Vendo que os espaços
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
das n-uplas de números reais são espaços de Banach, queremos estender a definição de norma nesses espaços para o conjunto das sequências a fim de torná-las também em espaços de Banach.
Tomemos então
p
∈
[
1
,
∞
)
{\displaystyle p\in [1, \infty )}
, e definamos o conjunto
ℓ
p
=
{
x
=
(
x
i
)
i
∈
N
∈
R
N
|
∑
i
=
1
∞
|
x
i
|
p
<
∞
}
{\displaystyle \ell ^{p}=\left\{x=(x_{i})_{i\in \mathbb {N} }\in \mathbb {R} ^{\mathbb {N} }\left|\;\sum _{i=1}^{\infty }\vert x_{i}\vert ^{p}< \infty \right.\right\}}
, munido das operações de soma e produto por escalar coordenada a coordenada.
Podemos verificar que esse espaço é de fato um espaço vetorial com essas operações, e definindo a norma
‖
⋅
‖
p
=
(
∑
i
=
1
∞
|
x
i
|
p
)
1
p
{\displaystyle \Vert \cdot \Vert _{p}=\left(\sum _{i=1}^{\infty }\vert x_{i}\vert ^{p}\right)^{\frac {1}{p}}}
é possível verificar que
(
ℓ
p
,
‖
⋅
‖
p
)
{\displaystyle (\ell ^{p},\Vert \cdot \Vert _{p})}
é um espaço de Banach.
O espaço
ℓ
∞
{\displaystyle \ell ^{\infty }}
e seus subespaços
editar
Tomando novamente o espaço das sequências de números reais, definindo
ℓ
∞
=
{
x
=
(
x
i
)
i
∈
N
∈
R
N
:
(
x
i
)
i
∈
N
é limitada
}
{\displaystyle \ell ^{\infty }=\left\{x=(x_{i})_{i\in \mathbb {N} }\in \mathbb {R} ^{\mathbb {N} }:(x_{i})_{i\in \mathbb {N} }{\text{ é limitada }}\right\}}
e tomando a norma
‖
x
‖
∞
=
sup
i
∈
N
|
x
i
|
{\displaystyle \Vert x\Vert _{\infty }=\sup _{i\in \mathbb {N} }\vert x_{i}\vert }
, temos que
(
ℓ
∞
,
‖
⋅
‖
∞
)
{\displaystyle (\ell ^{\infty },\Vert \cdot \Vert _{\infty })}
é espaço de Banach.
Definindo os subconjuntos de
ℓ
∞
{\displaystyle \ell ^{\infty }}
c
=
{
x
∈
ℓ
∞
:
x
é convergente
}
{\displaystyle c=\{x\in \ell ^{\infty }:x{\text{ é convergente}}\}}
;
c
0
=
{
x
∈
ℓ
∞
:
x
é convergente a
0
}
{\displaystyle c_{0}=\{x\in \ell ^{\infty }:x{\text{ é convergente a }}0\}}
;
c
00
=
{
x
∈
ℓ
∞
:
x
é eventualmente nula
}
{\displaystyle c_{00}=\{x\in \ell ^{\infty }:x{\text{ é eventualmente nula}}\}}
.
Vemos que
c
00
⊆
c
0
⊆
c
⊆
ℓ
∞
{\displaystyle c_{00}\subseteq c_{0}\subseteq c\subseteq \ell ^{\infty }}
, sendo cada um deles subespaço do espaço que o contém. Desses espaços,
c
{\displaystyle c}
e
c
0
{\displaystyle c_{0}}
são espaços de Banach, com a norma herdada de
ℓ
∞
{\displaystyle \ell ^{\infty }}
.
O espaço vetorial normado
c
00
{\displaystyle c_{00}}
não é de Banach, pois não é completo. De fato, tome a sequência em
c
00
{\displaystyle c_{00}}
:
x
1
=
(
1
,
0
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{1}=(1,0,0,0,\cdots )}
x
2
=
(
1
,
1
2
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{2}=\left(1,{\frac {1}{2}},0,0,\cdots \right)}
x
3
=
(
1
,
1
2
,
1
3
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{3}=\left(1,{\frac {1}{2}},{\frac {1}{3}},0,0,\cdots \right)}
⋮
{\displaystyle \vdots }
x
k
=
(
1
,
1
2
,
⋯
,
1
k
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{k}=\left(1,{\frac {1}{2}},\cdots ,{\frac {1}{k}},0,0,\cdots \right)}
.
Verificamos que
(
x
k
)
k
∈
N
{\displaystyle (x_{k})_{k\in \mathbb {N} }}
é convergente a
x
=
(
1
,
1
2
,
1
3
,
⋯
,
1
k
,
1
k
1
,
⋯
)
∈
ℓ
∞
{\displaystyle x=\left(1,{\frac {1}{2}},{\frac {1}{3}},\cdots ,{\frac {1}{k}},{\frac {1}{k 1}},\cdots \right)\in \ell ^{\infty }}
, mas
x
∉
c
00
{\displaystyle x\notin c_{00}}
.
Dados espaços normados
X
,
Y
{\displaystyle X,Y}
, uma transformação
T
:
X
→
Y
{\displaystyle T:X\to Y}
é:
linear, se
T
(
λ
x
1
x
2
)
=
λ
T
(
x
1
)
T
(
x
2
)
,
∀
λ
∈
R
,
∀
x
1
,
x
2
∈
X
.
{\displaystyle T(\lambda x_{1} x_{2})=\lambda T(x_{1}) T(x_{2}),\;\forall \lambda \in \mathbb {R} ,\;\forall x_{1},x_{2}\in X.}
contínua em
x
0
{\displaystyle x_{0}}
, se
∀
(
x
n
)
n
∈
N
em
X
,
com
x
n
⟶
n
→
∞
x
0
,
temos que
T
(
x
n
)
⟶
n
→
∞
T
(
x
0
)
{\displaystyle \forall (x_{n})_{n\in \mathbb {N} }{\text{ em }}X,{\text{ com }}x_{n}{\underset {n\to \infty }{\longrightarrow }}\;x_{0},{\text{ temos que }}T(x_{n}){\underset {n\to \infty }{\longrightarrow }}\;T(x_{0})}
.
contínua, se
T
{\displaystyle T}
for contínua em todo
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
.
limitada, se
∃
C
>
0
tal que
‖
T
(
x
)
‖
≤
C
‖
x
‖
,
∀
x
∈
X
.
{\displaystyle \exists \;C>0{\text{ tal que }}\Vert T(x)\Vert \leq C\Vert x\Vert ,\;\forall x\in X.}
É possível mostrar que são equivalentes:
T
{\displaystyle T}
é contínua.
T
{\displaystyle T}
é contínua no
0
X
{\displaystyle 0_{X}}
.
T
{\displaystyle T}
é limitada.
T
{\displaystyle T}
leva conjuntos limitados em conjuntos limitados.
Definindo o conjunto
L
(
X
,
Y
)
=
{
T
:
x
→
Y
|
T
linear e limitada
}
{\displaystyle {\mathcal {L}}(X,Y)=\{T:x\to Y\;\vert \;T{\text{ linear e limitada}}\}}
e a norma
‖
T
‖
=
sup
x
∈
B
X
‖
T
(
x
)
‖
{\displaystyle \Vert T\Vert =\sup _{x\in B_{X}}\Vert T(x)\Vert }
, onde
B
X
=
{
x
∈
X
:
‖
x
‖
≤
1
}
{\displaystyle B_{X}=\{x\in X:\Vert x\Vert \leq 1\}}
,
(
L
(
X
,
Y
)
,
‖
⋅
‖
)
{\displaystyle ({\mathcal {L}}(X,Y),\Vert \cdot \Vert )}
é um espaço de Banach, contanto que
Y
{\displaystyle Y}
seja de Banach.